GPU 인프라를 더 유연하게.
BARO Flex
POSEIDON GPU 서버를 기반으로 사용자에게 자율적인 개발환경을 제공하는 GPU Private Cloud 플랫폼입니다. 연구자는 즉시 환경을 구성하고, 관리자는 자원과 권한을 중앙에서 제어합니다.
Why BARO Flex
GPU 자원을 낭비 없이.
사용자와 관리자, 모두를 위한 플랫폼.
기존의 복잡한 GPU 환경 설정과 분산된 자원 관리 문제를 해결합니다. 사용자는 개발에만 집중하고, 관리자는 모든 자원을 한 곳에서 통제할 수 있습니다.
사용자 관점
즉시 개발환경 구성 — 복잡한 설정 없이 쉽고 빠르게 GPU 개발환경을 생성할 수 있습니다.
Flexible 스케일링 — 동일 환경에서 GPU 수량을 즉시 변경. GPU 1장에서 4장으로의 전환이 seamless합니다.Flexible
Persistent 스토리지 — 개발환경에 독립된 스토리지로 데이터를 보존하고 팀 간 공유가 가능합니다.
관리자 관점
실시간 자원 모니터링 — 각 사용자의 GPU 사용량을 실시간으로 파악하고 대시보드에서 확인합니다.
권한 및 사용량 제한 — 유저별 권한 설정과 자원 상한을 중앙에서 제어합니다.
유휴 GPU 가시성 — 미사용 GPU 노드를 즉시 파악하여 자원 효율을 극대화합니다.
Group 01
나눠 쓰기
한 대의 GPU 서버를 여러 사람이 각자의 환경으로 씁니다. 누가 언제 쓸지 조율할 필요가 없습니다.
나눠 쓰기 · 01
Lab
Shared environment for education & small projects
여러 명에게 같은 실습 환경을 한 번에 열어줘야 할 때 씁니다. AI 강의나 다수가 참여하는 소규모 프로젝트에 맞춰져 있으며, 별도의 환경 구성 없이 Jupyter Lab으로 바로 실습을 시작할 수 있습니다.
- Jupyter Lab 환경 기본 제공 — 설정 없이 바로 시작
- 다수 인원에게 같은 실습 환경을 한 번에 배포
- AI 강의, 교육 과정, 소규모 프로젝트에 적합
인스턴스 생성 — 템플릿 선택 및 노드 구성
나눠 쓰기 · 02
Cloud
Dedicated isolated GPU environment
연구원마다 자기 환경이 따로 필요할 때 씁니다. GPU를 전용으로 배정받아 다른 사용자와 자원 경합 없이 일정한 성능을 보장하며, CUDA·PyTorch·TensorFlow 등 사전 구성 템플릿으로 즉시 연구를 시작할 수 있습니다.
- 완전 격리된 단일 사용자 전용 환경
- CUDA, PyTorch, TensorFlow 등 다양한 템플릿 제공
- 작업 규모에 따라 GPU 할당량을 즉시 조정 — 종료 시 자원 반환
- 인스턴스 상태·스펙·포트 실시간 확인
인스턴스 상세 정보 — 상태·사양·포트·디스크 확인
Group 02
묶어 쓰기
여러 대의 GPU 서버를 하나로 묶습니다. 한 대로는 감당할 수 없는 학습을 돌릴 때 씁니다.
Cluster
GPU clustering solution
여러 서버의 GPU를 하나로 묶어 큰 작업을 분산 처리합니다. Multi-Node 구성은 BARO Flex 기본 기능으로 제공되며, 이미 운용 중인 BARO 서버도 함께 묶어 관리할 수 있습니다.
Node 01
Node 02
Node 03
하나의 학습 작업
여러 노드의 GPU가 한 작업을 나누어 처리합니다
01
서버 경계를 넘는 학습
한 대의 서버로는 올라가지 않던 모델을 여러 노드에 나누어 학습합니다. 작업 분배는 콘솔이 처리합니다.
02
기본 기능으로 제공
별도의 상위 플랜이 아닙니다. Multi-Node 구성은 BARO Flex에 포함되며, Lab · Cloud와 같은 콘솔에서 관리합니다.
03
쓰던 서버를 함께
이미 운용 중인 BARO 서버를 등록해 새로 도입한 노드와 함께 묶을 수 있습니다. 장비를 새로 갖출 필요가 없습니다.
Multi-Node 구성에 필요한 고속 네트워크·스위치·공유 스토리지와 구축·튜닝은 환경에 따라 별도로 산정합니다.
Group 03
관리하기
나눠 쓰든 묶어 쓰든, 데이터와 자원은 한 곳에서 관리합니다.
관리하기 · 01
Storage
Persistent data layer for Lab & Cloud
결과물과 데이터셋을 팀이 함께 봐야 할 때 씁니다. Lab과 Cloud 환경에 연결하는 독립 스토리지로, 인스턴스를 삭제해도 데이터는 남습니다.
- Lab · Cloud 환경 양방향 연결
- 인스턴스와 무관한 데이터 영속성 보장
- 파일 탐색, 업로드, 다운로드, 폴더 관리
- 다른 사용자와 스토리지 공유 가능
Storage — 파일 탐색 및 사용량 확인
관리하기 · 02
Management
Unified admin control panel
누가 얼마나 쓰는지 관리자가 봐야 할 때 씁니다. 노드·Cloud·Lab·유저·Storage를 탭으로 구분해 플랫폼 전체 자원을 한 곳에서 제어합니다.
- 노드: 전체 GPU 노드 할당량 및 가용 현황
- Cloud · Lab: 사용자별 인스턴스 조회·조작
- 유저: 권한 설정, 활성화 제어, 자원 제한 관리
- Storage: 스토리지 제한 현황 및 사용량 통합 관리
- 인스턴스별 GPU · CPU · 메모리 사용량 확인
유저 관리 — 권한·활성화·자원 제한 설정
스토리지 관리 — 사용량 현황 및 제한 설정
Platform Architecture
하드웨어 위에 소프트웨어.
POSEIDON에서 시작해 하나로 이어집니다.
Hardware
POSEIDON
수냉식 GPU 서버
Software
BARO Flex
다섯 개의 제품이 아니라, 하나의 콘솔 안에 있는 다섯 화면입니다
나눠 쓰기
Lab · Cloud
사용자별 개발환경
묶어 쓰기
Cluster
Multi-Node 분산 학습
관리하기
Storage · Management
데이터 영속성과 자원 제어